ঘোষণা :
15 এপ্রিল, 2025 এর আগে আর্থ ইঞ্জিন ব্যবহার করার জন্য নিবন্ধিত সমস্ত অবাণিজ্যিক প্রকল্পগুলিকে অবশ্যই আর্থ ইঞ্জিন অ্যাক্সেস বজায় রাখার জন্য
অ-বাণিজ্যিক যোগ্যতা যাচাই করতে হবে।
ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
ক্যাসকেড সহজ k-মানে Calinski-Harabasz মানদণ্ড অনুযায়ী সেরা k নির্বাচন করে। আরও তথ্যের জন্য দেখুন:
ক্যালিনস্কি, টি. এবং জে. হারবাসজ। 1974. ক্লাস্টার বিশ্লেষণের জন্য একটি ডেনড্রাইট পদ্ধতি। কমুন স্ট্যাট 3: 1-27।
| ব্যবহার | রিটার্নস | ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans( minClusters , maxClusters , restarts , manual , init , distanceFunction , maxIterations ) | ক্লাস্টার |
| যুক্তি | টাইপ | বিস্তারিত | minClusters | পূর্ণসংখ্যা, ডিফল্ট: 2 | ক্লাস্টারের ন্যূনতম সংখ্যা। |
maxClusters | পূর্ণসংখ্যা, ডিফল্ট: 10 | ক্লাস্টারের সর্বাধিক সংখ্যা। |
restarts | পূর্ণসংখ্যা, ডিফল্ট: 10 | রিস্টার্টের সংখ্যা। |
manual | বুলিয়ান, ডিফল্ট: মিথ্যা | ম্যানুয়ালি ক্লাস্টার সংখ্যা নির্বাচন করুন. |
init | বুলিয়ান, ডিফল্ট: মিথ্যা | k-means++ অ্যালগরিদম (প্রাথমিক ক্লাস্টার কেন্দ্রগুলির আদর্শ র্যান্ডম নির্বাচনের পরিবর্তে) সম্ভাব্য দূরবর্তী প্রথম লাইক পদ্ধতি ব্যবহার করে আরম্ভ করবেন কিনা তা সেট করুন। |
distanceFunction | স্ট্রিং, ডিফল্ট: "ইউক্লিডীয়" | ব্যবহার করার জন্য দূরত্ব ফাংশন। বিকল্পগুলি হল: ইউক্লিডিয়ান এবং ম্যানহাটন। |
maxIterations | পূর্ণসংখ্যা, ডিফল্ট: নাল | k-এর জন্য পুনরাবৃত্তির সর্বাধিক সংখ্যা। |
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-24 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-24 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["\u003cp\u003eCascade simple k-means automatically determines the optimal number of clusters (k) within a specified range using the Calinski-Harabasz criterion.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can customize the clustering process by defining the minimum and maximum number of clusters, the number of algorithm restarts, initialization methods, distance functions, and the maximum number of iterations.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThis Weka-based clusterer offers flexibility by allowing users to either automatically or manually select the number of clusters for their analysis.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe underlying algorithm leverages either Euclidean or Manhattan distance metrics to measure similarity between data points for cluster assignments.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans\n\nCascade simple k-means selects the best k according to the Calinski-Harabasz criterion. For more information see:\n\n\u003cbr /\u003e\n\nCalinski, T. and J. Harabasz. 1974. A dendrite method for cluster analysis. Commun. Stat. 3: 1-27.\n\n| Usage | Returns |\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------|\n| `ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans(`*minClusters* `, `*maxClusters* `, `*restarts* `, `*manual* `, `*init* `, `*distanceFunction* `, `*maxIterations*`)` | Clusterer |\n\n| Argument | Type | Details |\n|--------------------|------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| `minClusters` | Integer, default: 2 | Min number of clusters. |\n| `maxClusters` | Integer, default: 10 | Max number of clusters. |\n| `restarts` | Integer, default: 10 | Number of restarts. |\n| `manual` | Boolean, default: false | Manually select the number of clusters. |\n| `init` | Boolean, default: false | Set whether to initialize using the probabilistic farthest first like method of the k-means++ algorithm (rather than the standard random selection of initial cluster centers). |\n| `distanceFunction` | String, default: \"Euclidean\" | Distance function to use. Options are: Euclidean and Manhattan. |\n| `maxIterations` | Integer, default: null | Maximum number of iterations for k-means. |"]]
